論文の概要: SO(2)-Equivariant Downwash Models for Close Proximity Flight
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18983v2
- Date: Mon, 31 Jul 2023 11:55:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-01 20:52:09.783884
- Title: SO(2)-Equivariant Downwash Models for Close Proximity Flight
- Title(参考訳): 近接飛行のためのso(2)同変ダウンウォッシュモデル
- Authors: H. Smith, A. Shankar, J. Gielis, J. Blumenkamp, A. Prorok
- Abstract要約: 本稿では,この問題に潜伏する測地(対称性)を生かした下水力のモデリングのための,学習に基づく新しいアプローチを提案する。
実世界のフライトデータをわずか5分でトレーニングした場合、我々の幾何学的認識モデルは15分以上のデータでトレーニングされた最先端のベースラインモデルよりも優れていることを実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.039813366558306
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multirotors flying in close proximity induce aerodynamic wake effects on each
other through propeller downwash. Conventional methods have fallen short of
providing adequate 3D force-based models that can be incorporated into robust
control paradigms for deploying dense formations. Thus, learning a model for
these downwash patterns presents an attractive solution. In this paper, we
present a novel learning-based approach for modelling the downwash forces that
exploits the latent geometries (i.e. symmetries) present in the problem. We
demonstrate that when trained with only 5 minutes of real-world flight data,
our geometry-aware model outperforms state-of-the-art baseline models trained
with more than 15 minutes of data. In dense real-world flights with two
vehicles, deploying our model online improves 3D trajectory tracking by nearly
36% on average (and vertical tracking by 56%).
- Abstract(参考訳): 近接飛行するマルチローターはプロペラダウンウォッシュを介して互いに空力覚醒効果を誘導する。
従来の手法では、密集層を展開するための堅牢な制御パラダイムに組み込むことのできる、適切な3D力ベースのモデルを提供しられなかった。
したがって、これらのダウンウォッシュパターンのモデルを学ぶことは魅力的な解決策となる。
本稿では,この問題に現れる潜伏するジオメトリ(すなわち対称性)を利用した,降水力のモデル化のための新しい学習ベースアプローチを提案する。
実世界のフライトデータをわずか5分でトレーニングした場合、我々の幾何学的認識モデルは15分以上のデータでトレーニングされた最先端のベースラインモデルよりも優れています。
2台の車両で密集した現実世界の飛行では、私たちのモデルをオンラインで展開することで、3dトラック追跡を平均36%改善します(垂直追跡は56%)。
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